Python在人工智能中的作用
谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。
人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑；IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。开发这些需要注意的第一件事是：
哪一种编程语言适合人工智能？
你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python.
像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。
这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点（恕我直言）是学起来很难。
就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。
新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
优质的文档
平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用
和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速
Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。
最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。
AI的Python库
总体的AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）
机器学习库
PyBrain&一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML&一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn&&旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy,scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit&&这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM),数据预处理方法等等。
自然语言和文本处理库
NLTK&开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现（JS和LISP也是一样）。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。
学好python你需要一个良好的环境，一个优质的开发交流群，群里都是那种相互帮助的人才是可以的，我有建立一个python学习交流群，在群里我们相互帮助，相互关心，相互分享内容，这样出问题帮助你的人就比较多，群号是301，还有056，最后是051，这样就可以找到大神聚合的群，如果你只愿意别人帮助你，不愿意分享或者帮助别人，那就请不要加了，你把你会的告诉别人这是一种分享。如果你看了觉得还可以的麻烦给我点个赞谢谢
学习是对自己最好的投资，而机会属于有准备的人，这是一个看脸的时代，但最终拼的是实力。人和人之间的差距不在于智商，而在于如何利用业余时间，所以没有等出来的辉煌，只有干出来的精彩。其实只要你想学习，什么时候开始都不晚，不要担心这担心那，你只需努力，剩下的交给时间，而你之所以还没有变强，只因你还不够努力，要记得付出不亚于任何人的努力。Python程序员工资为什么这么高?有必要培训Python吗?
Python程序员工资为什么这么高?有必要培训Python吗?
　　Python作为一门面向对象的编程语言，简洁的语法使得编写数十行代码即可实现爬虫功能，获取海量互联网数据。使用Python来编写爬虫实现简单且效率高，同时爬取的数据可以使用Python强大的第三方数据处理库来进行分析，最重要的是学习成本低，如此之好的东西怎能不学习呢?　　有人预言，Python会成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言。不过，对于尚未踏入职场的数据人士来说，更关心的是：人才需求量大吗?就业空间如何?学完Python好找工作吗?会不会因为招聘人员少而不能顺利就业?那么我们就来告诉你Python就业的几大优势：　　1.人才就业率高　　Python由于其简洁优美和极高的开发效率，得到了越来越多公司的青睐，公司选用Python进行网站Web、搜索引擎(Google)、云计算(OpenStack)、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。Python或将成为继C++和Java之后的第三个主流编程语言，因此，python的人才就业率高。　　2.人才需求量大　　据统计，Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python 的程序员少之又少, 竞争小，很容易快速高薪就业。　　2.就业薪酬高　　python是所有语言中，唯一一个可以处理几乎所有业务逻辑的语言。(因为拥有大量的三方库，所有业务无所不如)。由下图可以看出我们python现在的平均月收入最少1W+，收入还是相当可观的。　　4.就业方向广　　现在编程领域，最火的三个领域，移动端设计，大数据人工智能，VR虚拟现实。除了移动端设计，另外两个都是由Python主导的。Python被广泛应用于后端开发，游戏开发，网站开发，科学运算，大数据分析，云计算，图形开发领域。从事Python开发，所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多，未来发展的空间也很大。
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简介: 飞蝶说——美好生活研究所。
作者最新文章如题，谢谢。
已有的科学计算的库比较多，使用简单，可以方便科学计算类科学家学习使用，让他们有更多时间着重于自己的研究项目，而不是花在学习编程语言上，所以越发受此类人群使用，得到发展。上述仅个人看法，没有做相关研究。语言只是工具，怎么样能达到效果怎么来，更重要的是思想。
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R语言也常用于机器学习
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语言不限，只是说Python比较简洁，比如JAVA里面十几行的代码，Python只用几行；而且有很多内置的自带的功能可以直接调用，数据处理方便，初学者也容易上手
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